基于改进的RFML模型和时间权重的客户价值分类方法
夏 翔
安徽国防科技职业学院 经贸管理学院
张 兰
安徽国防科技职业学院 经贸管理学院
杨 力
安徽国防科技职业学院 经贸管理学院
DOI: https://doi.org/10.59429/jglt.v3i3.14679
Keywords: RFML 模型；客户价值分类；GMM；客户关系管理
Abstract
针对现有电子商务客户价值分类指标不够全面，未能从时间维度考虑客户价值的问题，提出一种基于改进 的 RFML 模型和时间权重的客户价值分类方法。该方法通过引入客户忠诚度作为 RFM 模型的第四个指标，建立 指数函数作为客户的时间权重来描述客户价值的时间变化差异，建立优化的 RFML 模型。针对现有模型大多采用 K-Means 或层次聚类方法敏感问题，选择高斯混合模型 GMM 进行聚类，帮助企业实现更为精准的客户价值划分， 提升客户关系管理效率。
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